Practicante Etiquetador de Datos para Proyectos de Inteligencia Artificial 100%

En EcoAlliance, buscamos un practicante que colabore en la tarea de clasificar y anotar datos brutos (como imágenes, texto, audio o video) añadiéndoles etiquetas significativas para que los modelos de aprendizaje automático puedan comprenderlos.
Esta tarea es crucial para el entrenamiento de la inteligencia artificial de proyectos en curso, ya que las etiquetas proporcionan el contexto necesario para que los sistemas de IA puedan aprender a reconocer patrones y hacer predicciones.

Funciones Generales Principales
Anotar datos: Asignar etiquetas a datos brutos utilizando herramientas informáticas, siguiendo las directrices de un proyecto.
Clasificar información: Organizar datos como imágenes, texto o video añadiendo etiquetas que proporcionan contexto y categorización.
Garantizar la precisión: Revisar la calidad y la exactitud de los datos etiquetados para evitar errores que puedan afectar negativamente al entrenamiento del modelo de IA.

Funciones Específicas
Etiquetar imágenes y/o frames de video marcando:
Señaléticas verticales (en buen y mal estado: oxidadas, pintadas, dobladas, tapadas, etc.).
Señales viales horizontales: pasos de cebra, líneas de detención, estacionamientos, etc., indicando si están desgastadas o en mal estado.
Baches, grietas y daños en calzada.
Árboles sin podar, ramas sobre vereda o sobre la calzada.
Basurales y microbasurales, acumulación de residuos en lugares no autorizados.
Dibujar bounding boxes / polígonos y asignarles la clase correcta en la herramienta de anotación que usen.
Indicar también el estado del elemento.
Seguir y ayudar a mejorar las guidelines de etiquetado.
Realizar control de calidad sobre anotaciones propias y del equipo (revisar muestras, corregir errores, unificar criterio).
Registrar casos dudosos o bordes (edge cases) y documentarlos para decidir criterios junto al equipo.
Apoyar en la preparación de lotes de datos para entrenamiento (organizar carpetas, nombres de archivos, revisar que no falten etiquetas, etc.).
Participar en reuniones de coordinación con el equipo de IA y el equipo de terreno para alinear criterios de etiquetado y resolver dudas operativas.

Requisitos Mínimos
Para esta vacante no requerimos a alguien con experiencia, sin embargo es indispensable la rigurosidad y la capacidad de seguir criterios. Los requisitos son:
Estar cursando una carrera técnica o universitaria (preferiblemente últimos ciclos): relacionada con el área de informática, sistemas o ciencias de datos.
Manejo básico-intermedio de computador y herramientas ofimáticas (Google Sheets, Excel, etc.).
Ser observador y paciente.
Demostrar atención al detalle y alta tolerancia a tareas repetitivas.
Tener nociones mínimas de programación (Python).

Requisitos Deseables
Haber cursado un curso optativo o mostrar interés en inteligencia artificial, machine learning o ciencia de datos.
Conocimientos en Conceptos de datasets de entrenamiento, validación, test., en qué es un modelo de clasificación, NLP, computer vision, etc. (aunque sea a nivel general).
Deseable manejo básico de inglés para comprender interfaces y documentación técnica.

Competencias Blandas
Rigurosidad y consistencia: el postulante es capaz de mantener el mismo criterio a lo largo del tiempo.
Capacidad de concentración: el postulante puede trabajar varias horas en tareas similares sin bajar mucho la calidad.
Comunicación clara: el postulante pregunta cuando algo no se entiende en vez de asumir.
Proactividad: el postulante propone mejoras en las guías de etiquetado cuando encuentra patrones.
Trabajo en equipo: el postulante se coordina bien con data scientists/ingenieros/as.